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P2P平台壞賬率成了自欺欺人的「秘密」

文 | 金融之家 芳華

金融之家3月21日訊,儘管互金行業這幾年曆經了萌芽、野蠻發展、合規進行時等三個大階段,但逾期率和壞賬率,一直都是「不能說的秘密」。

自己「買下了」壞賬率?

由於各家平台的統計方式不同,所披露的數據也不統一。就有些平台看,僅逾期率就有項目逾期率、金額逾期率、累計逾期率、當期逾期率等多種表述。為了方便比較,我們將各類逾期統稱為逾期率。

披露的數據「參差不齊」,我們統計的26家平台中,逾期率低於1%的有13家,壞賬方面,10家平台披露了壞賬數據,其中5家表示零壞賬,3家低於1%,壞賬率最高的凈壞賬率6%左右

我們可以看出,各家平台的逾期、壞賬數據普遍偏低。

對此,有業內人士表示,網貸平台的真實逾期率起碼在5%或以上,零逾期這個事情不可能。部分平台表述,可能在於,他們自己買下了逾期債權或者用風險準備金、擔保機構墊付,所以給投資人兌付這頭就是零逾期和零壞賬。

壞賬率的真相

壞賬方面,20家平台中只有7家披露了這一數據,而且壞賬率就更低了。那,業內的壞賬率如何?

我們先來看兩條新聞:

新聞1 某家P2P平台在最近一次新聞發布會中,宣布自己信貸業務的壞賬率僅為0.60%,風險表現良好。

新聞2 銀監會非銀部主任毛宛苑在第87場銀行業例行新聞發布會上表示,截至2016年9月末,消費金融公司行業平均不良貸款率4.11%,貸款撥備率4.18%,風險處合理可控範圍。

眾所周知,隸屬銀行系的消金公司,作為正規軍,風控能力無論如何都不會遜色於爆髮式增長的民營P2P,為何P2P的風險指標僅有銀行系消金的七分之一(0.60%/4.11%)?

其實,都是套路,通過調整統計口徑,玩弄數字遊戲的方式,10%的壞賬率可以輕鬆包裝成1%甚至更低

我們先通過案例了解下官方風險指標的常規定義。

案例:

小王於2017-1-1,分別借給小劉1萬元,借給小張2萬元,約定每月1日歸還本金的10%(即小劉1,000元,小張2,000元),分10個月還清,首次還款日為2月1日。

在接下來的四個月,小劉始終拖欠還款,小張基本每月按時還款,但在5月因出差忘記還款,下表就從現金流的角度來做了一張表格:

現在問題來了,在2017年2月的時候,逾期金額究竟是多少呢?是1,000元?

我們先來看看銀行的官方統計口徑是什麼:「一旦發生逾期,剩餘未還部分都會計入逾期分類」。這個方式被納入人民銀行、銀監會的管理範疇內的各家銀行、大型持牌的金融機構等普遍採用的統計口徑中。

按照這個口徑,很明顯小王的借款在2月的時候逾期金額已經達到了10,000元而不僅僅只是1,000元這麼一個小小的數字。表格1的狀況進一步變化為了表格2。

看完表格2,可能大家會覺得小王的這兩筆借款好悲催,3萬元的借款,第二個月就有1萬元(33%)的可能損失;有些看官可能會有個疑問,在2月的時候雖然小劉一個月沒有還錢,但小劉接下來是否還錢還是未知,用這樣的統計口徑是否過於悲天憫人了呢?

其實金融機構的統計口徑還有更深層次的標準。

評價風險水平,往往採用比例型指標,如逾期率、不良率、損失率等。根據人民銀行《貸款風險分類指導原則》,將貸款分為正常、關注、次級、可疑和損失五類,其中后三類合稱為不良貸款,因此僅不良率、損失率有官方定義,即:

不良率 = 逾期91天以上貸款餘額/當前未償貸款餘額

損失率 = 逾期181天以上貸款餘額/當前未償貸款餘額

在案例中,小劉於2月未能還款,但由於逾期未滿91天,故不良率保持為0,直至2017-5-2,距離小劉首筆逾期滿91天,才能計入次級類貸款,此時小張雖然也發生了逾期,但逾期時間不滿91天故僅小劉的餘額10,000元計入不良率分子,此時不良率=10,000 / (10,000 + (20,000 – 2,000*3) )=41.67%;兩筆借款逾期均未滿181天,因此損失率=0。

在有金融機構官方統計口徑的情況下,怎樣模糊概念,「縮小」風險指標呢?

首先,很多機構或平台會給自己的風險指標編個模稜兩可的名字,最常見的就是壞賬率。以案例來講,假設金融機構將壞賬定義為逾期181天以上的損失率,那對外公布的壞賬率就是0,完美隱藏了兩筆貸、借款均處於逾期狀態,其中1筆已經逾期超過91天的事實。

經過這樣一次替換,截止2017-5-1的壞賬率分子就只剩4000元,較實際應計入不良的10000元瞬間縮水60%。在這種分子統計口徑下,部分機構會同步調整分母為累計到期應還款額。到期應還款額示例如下:

可以看出,這種統計口徑雖然較官方口徑下降了8.34個百分點,但仍有一定參考價值。

對處於擴張期的機構,如果將分子變更為逾期1天或31天的到期未還金額,避免了快速增長的分母稀釋,其統計意義可能比傳統不良率更合適,省唄就曾經用過這種統計口徑,分子取最嚴厲的逾期1天及以上

但有些機構在使用了這種到期金額作為分子的統計口徑后,分母採用了累計交易金額,此時壞賬率=4,000/(10,000+20,000)=13.33%,較官方口徑降幅接近30個百分點,指標具有嚴重的誤導性。

為了進一步說明指標扭曲程度,我們在案例的基礎上追加一些數據。假設小王不僅借給小劉與小張,還將小張的還款金額6,000元繼續借給小李,共分6期,每期還款1000元,同樣是每月1日還款:

此時累計交易金額=10,000+20,000+6000=36,000元,以該累計交易金額作為分母的壞賬率=4,000/36,000=11.11%,較官方口徑的41.67%下降了整整30.56個百分點,如果小王持續將回籠的資金用於放貸,壞賬率就能不停的被稀釋。

事實上,對風險指標口徑的嚴謹程度,很大程度上代表著機構對風險管理的嚴謹程度。而偏好高風險業務的機構則常常使用「壞賬率」,建議在關注或引用其風險指標的同時,要火眼金睛看清風險指標的分子分母,提高我們每一位對專業金融知識的認知程度。

繞不過去也得解決

壞賬率是一個繞不過去的的話題。業內人士認為,壞賬率與保險公司的賠付率緊密相關,壞賬率在一定程度上決定賠付率,並最終決定保險公司的風險係數,這也是保險公司在開展業務時,需要解決的問題。

據介紹,履約保證保險的模式是,借款人未按照借款合同約定履行還款,拖欠任何一期欠款,並達到或超過保單約定期限,長安責任保險將按合同約定的方式,向出借人賠償借款人應償還而未償還的借款本金,以及保險合同約定的對應利息。

隨著監管政策的陸續出台,網貸行業的風險防範措施也在逐步發生轉變,從此前的平台+擔保方式,向平台+保險方式轉變。2016年開始,已有部分保險公司與網貸平台合作,開展履約保證保險、賬戶保險、財產意外保險業務。此前,長安保險已與其他網貸平台合作。此外,平安產險、陽光保險、華安保險等保險公司,也已進入網貸行業,開展部分保險業務。

「無論是擔保,還是保險,網貸的風險保障是沒有問題的,也是允許的,但保險公司提供保障,必須要解決好合規問題。」深圳某保險公司人士說,監管對險企在互聯網金融領域開展業務,並提供風險兜底的監管非常嚴格。在此背景下,產業、業務能否做到合規,將是其中關鍵。



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